Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Central (LC) LCS LCI Grafico U (Numero de defectos por unidad)
Advertisements

Control Estadístico de Procesos
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
Grafico P (fracción de defectuosos) Grafico Pn (Numero de defectuosos)
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
Medidas centrales Por E. Skerrett.
Contenido Control estadístico de procesos (CEP) Capacidad del proceso
CONTROL DE PROCESOS POR VARIABLE
Gráficos para el control estadístico de procesos
Integrantes : INSTITUTO TECNOLÓGICO DE VILLAHERMOSA
GRÁFICOS DE CONTROL Profesor: Armando Coello Realizado por:
Gráficas de control ITST.
Gráficas de control por atributos.
Cartas p y Cartas c.  Las cartas de control para X y R o X y S, están diseñadas para monitorear los datos cuantitativos de un proceso.
Gráfica de Control Para Data Continua
Ejercicio 5-6 Inciso (a) Inciso (b) Inciso (c) Inciso (d) Inciso (e)
MUESTREO DE ACEPTACIÓN DE LOTES POR VARIABLES
Control Estadístico de la Calidad Control Estadístico de Procesos
Tema 8. Control Estadístico de la Calidad. Parte II
Control estadístico de Proceso
Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 15
TECNOLOGÍA DEL HORMIGÓN
Grafica de control P INTEGRANTES: Miguel Ángel Vázquez Vázquez
Escuela de Ingeniería Forestal.
CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO GRAFICAS DE CONTROL PARA ATRIBUTOS
GRAFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
Variables cuantitativas continuas
Gerenciamiento Técnico de Proyectos
MAESTRIA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD Y PRODUCTIVIDAD “CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO DE FABRICACIÓN DE PERFILES EN LA EMPRESA NOVACERO PLANTA LASSO” TUTOR:
Estadística Administrativa II
Control de Calidad Gráficos de Control Mérida, 11/Noviembre/2008.
DEPARTAMENTO DE QUÍMICA FARMACÉUTIC
CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO GRAFICAS DE CONTROL PARA DEFECTOS
El enfoque tradicional del enfoque de aceptación
Grupo Continental Control de Procesos.
Capacidad de Proceso.
7 Herramientas de Calidad (7 Q Tools)
Ejercicios Cartas de Control p y pn
Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 14. Control Estadístico de Calidad Control Estadístico de Calidad del Software: Es una tendencia en la industria.
Estadística Administrativa II
7 Herramientas de Calidad
Muestreo de Aceptación
Explicar las causas que afectan la calidad. Una vez definidos y seleccionados correctamente los problemas en la gran mayoría de casos es preciso recopilar.
CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
GRÁFICAS DE CONTROL GRÁFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS (Conteo)
Ingeniería Bioquímica MATERIA: ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD. CATEDRÁTICO: M.C ZINATH JAVIER GERONIMO. TEMA : GRAFICAS R ALUMNOS: Heredia ovando rosaura.
MAESTRIA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD Y PRODUCTIVIDAD
estadístico de procesos.
CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Control Estadístico de Procesos
Gráfica de número de no conformes (np)
Carta C y U Variables de conteo, como: número de defectos por artículo (rollo fotográfico, zapato, prenda de vestir, circuito electrónico, mueble) También.
Cartas para atributos Existen muchas características de calidad que no son medidas con un instrumento de medición en una escala continua o al menos en.
MUESTREO DE ACEPTACION POR ATRIBUTOS
GRAFICA DE MEDIDAS INDIVIDUALES Y RANGOS MOVILES
Herramientas básicas para el control de calidad
PLANES DE MUESTREO Y GRÁFICAS DE CONTROL
Aseguramiento de la calidad Ing. Victor Hugo Arvizu Ibarra Equipo #3 Fabiola Alejandra Valenciano Luna Araceli Gabriela Tapia González Karen Headrich Guzmán.
Tema 8. Control Estadístico de la Calidad. Parte I. Gráficos de Control Escuela de Ingeniería Forestal. Mención Tecnología de Productos Forestales. Dirección.
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
Integrantes: Ing. Ángel Meza. C.I Ing. Luis Martínez.C.I Ing. Simón Felce.C.I Universidad Nororiental Privada “GRAN.
Transcripción de la presentación:

Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial

Ejercicio de especificaciones y capacidad del proceso Una fabrica de cervezas ha presentado problemas en el proceso de llenado de sus botellas tipo pilsen, el llenado de estas debe ser de 222 mlt con una tolerancia superior e inferior de 1 mlt, para determinar si el proceso esta controlado se toman 2 muestras durante 10 dias, los datos se muestran en la tabla siguiente. Determine si el proceso esta controlado, genera desperdicios o reproceso y cual es la capacidad del proceso de cumplir las especificaciones DíasX1X Desv= 1

Tabla de frecuencias ValorFrecuenc ia El proceso esta fuera de control generando reproceso CP= ( )/ 6*(1) = 0,33 El proceso es incapaz de cumplir con las especificaciones, requiere de modificaciones muy serias

5. Control por atributos. Tipo de graficoUso Grafico PnNumero de unidades defectuosas Grafico PFracción de unidades defectuosas Grafico CNumero de defectos Grafico UNumero de defectos por unidad

Se utiliza para determinar el numero de unidades defectuosas en una muestra, la forma de calcular el valor central y los limites es la siguiente: Grafico Pn VALORFORMULAS Central (LC)N= numero de subgrupos Pn= numero de unidades defectuosas por cada muestra Limite de Control Superior (LCS ) LCS= Pn + 3 √ Pn * (1-P) P= Promedio de unidades defectuosas = ∑Pn/N*n n= numero de muestras Limite de Control inferior (LCI) LCI= Pn - 3 √ Pn * (1-P) Pn = ∑ Pn/ N

Ejercicio SubgruposnPn Sumatoria250068

Se utiliza para determinar la fracción de unidades defectuosas en una muestra, la forma de calcular el valor central y los limites es la siguiente Grafico P VALORFORMULAS Central (LC) LC= P= ∑ P/ N N= Numero de subgrupos P= Fracción de unidades defectuosas por cada muestra P= Promedio de fracción de unidades defectuosas Limite de Control Superior (LCS ) LCS= P + 3 √ P * (1-P)/n Limite de Control inferior (LCI) LCI= P - 3 √ P * (1-P)/n

Ejercicio SubgruposnPnP , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,03 Sumatoria ,68

Se utiliza para determinar el numero de defectos o no conformidades en varios subgrupos, la forma de calcular el valor central y los limites es la siguiente: Grafico C VALORFORMULAS Central (LC) LC= C= ∑ C/ N N= numero de subgrupos, C= Nº de no conformidades por cada subgrupo C= Promedio de no conformidades por subgrupo Limite de Control Superior (LCS ) LCS= C + 3 √ C Limite de Control inferior (LCI) LCI= C - 3 √ C

Nº de SerieNo conformidades MY1027 MY1036 MY1046 MY1053 MY10620 MY1078 MY1086 MY1091 MY1100 MY1115 MY11214 MY1133 MY1141 MY1153 MY1162 MY1177 MY1185 MY1197 MY1202 MY1218 MY1220 MY1234 MY12414 MY1254 MY1265 Sumatoria141 Ejercicio

Se utiliza para determinar el numero de defectos o no conformidades por unidad, la forma de calcular el valor central y los limites es la siguiente: Grafico U VALORFORMULAS Central (LC) LC= U= ∑ C/ ∑n C= Nº de no conformidades por cada subgrupo U= Promedio de no conformidades por unidad n= Cantidad inspeccionada en cada subgrupo Limite de Control Superior (LCS ) LCS= U + 3 √ U / n Limite de Control inferior (LCI) LCI= U - 3 √ U / n

Nº Inspeccion Cantidad inspeccionada No conformidades No conformidades por unidad , , , , , , , , , ,26 Sumatoria Ejercicio

Nº Inspección Cantidad inspeccionada No conformidades No conformidades por unidad LCSLCI ,091,550, ,151,600, ,931,570, ,411,540, ,391,550, ,461,670, ,191,530, ,371,560, ,951,560, ,261,540,92 Sumatoria